本书通过对数据、算法与模型的概念、特征、相关技术、模型原理及构成、应用领域等一系列问题的深入讲解，呈现数据与算法之间的紧密关系，从数据的视角构建算法为数据服务的核心思想，明确数据资源的地位和价值。

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制有效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。这一版重写了书中的示例代码，并对诸多内容做了修正。

《计算机技术与大数据应用》由李振,周冠亚,张睿著

本书注重实践，地理空间专家、数据科学家、地理学家、地质学家，以及其他致力于数据分析和可视化的专业人员都能从中学到空间数据分析的基本知识。 本书作者展示了为什么发现并量化数据模式对空间数据分析非常重要。本书面向对Python结合地理空间分析有兴趣的专业人员和业余爱好者。

《零基础学Oracle》是针对零基础编程学习者研发的Oracle入门教程。从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、流行有趣的实例，详细地介绍了使用Oracle 11g进行数据管理的各方面技术。全书共分16章，包括Oracle 11g概述、Oracle管理工具、SQL*Plus命令、数据表操作、SQL查询基础、SQL查询进阶、子查询及常用系统函数、PL/SQL语言编程、游标以及企业人事管理系统等。书中所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会Oracle 11g数据库管理的精髓，快速提高数据库管理技能。本书通过大量实例及一个完整项目案例，帮助读者更好地巩固所学知识，提升能力；随书附赠的《小白实战手册》中给出了3个实用数据库、数据表的创建、操作和系统维护流程，力求让学习者能学以致用，真正获得数据库管理经验；附赠的光盘中给出了视频讲解

PL SQL是Oracle数据库对SQL语句的扩展，在普通SQL语句的使用上添加了编程语言的特点，在数据库编程领域有着广泛的应用。《Oracle PL SQL必知必会》作为《SQL必知必会（第4版）》图书的全新升级版，由浅入深地讲解了Oracle PL SQL的基本概念和语法，涉及SQL基础知识、Oracle和PL的基本知识、使用Oracle、检索数据、对检索的数据进行排序、过滤数据、数据过滤、使用通配符过滤、使用正则表达式执行搜索、创建计算字段、使用数据操作函数、汇总数据、组合数据、使用子查询、连接表、创建连接、组合查询、插入数据、更新和删除数据、创建和操作表、使用视图、使用存储过程、使用游标、使用触发器、管理事务处理、管理安全性等内容。《Oracle PL SQL必知必会》适合零基础的SQL初学者、刚开始接触Oracle PL SQL并且想要深入学习的读者阅读。

本书通过对数据、算法与模型的概念、特征、相关技术、模型原理及构成、应用领域等一系列问题的深入讲解，呈现数据与算法之间的紧密关系，从数据的视角构建算法为数据服务的核心思想，明确数据资源的地位和价值。

本书从零基础读者的角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，循序渐进地让读者在实践中学习Oracle编程知识，并提升自己的实际开发能力。全书共分为5篇18章，内容包括Oracle 19c概述、Oracle管理工具、SQL*Plus命令、数据表操作、SQL查询基础、SQL查询进阶、子查询、常用系统函数、PL/SQL语言编程、游标、过程与函数、触发器、索引和视图、完整性约束、管理表空间和数据文件、事务、数据导入与导出和企业人事管理系统等。书中知识点讲解细致，侧重介绍每个知识点的使用场景，涉及的代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会Oracle的精髓，快速提高开发与运维技能。同时，本书配套了大量教学视频，扫码即可观看，还提供所有程序源文件，方便读者实践。本书适合Oracle初学者、数据库技术入门者自学使用，也可用作高等院校相关专业的教材及参考书。

大数据与人工智能(AI)是两个密切相关且相互促进的领域,它们在不同领域和行业中都有广泛的应用.基于此,本书从大数据的内涵与影响、大数据平台能力与架构、大数据Hadoop及其应用领域不同方面切入,首先探究大数据处理与技术、大数据技术的实际应用;其次论述人工智能及其未来发展、人工智能技术与系统开发、人工智能在不同领域中的应用;最后对大数据与人工智能的实践应用进行全面分析.本书注重结构的明晰性、内容的新颖性以及知识的实用性,不仅仅是一本技术性书籍,更是一个关于如何应对数字时代挑战的实用指南。

本书从整体上进行了改编、扩展和提升。主题内容也有所延伸，其中包括数据的类型与域、表的比较、映像关系、聚集操作符与汇总、视图更新以及子查询。还特别收录了一个新附录——NoSQL与关系理论。本书涵盖以下内容：是否可以编写SQL查询找到在公司每个编程部门都至少工作过一次的员工？你是否可以确保查询的正确性？为什么恰当的列命名非常重要？数据库中的null会带来错误的答案。为什么？你又能做什么？映像关系如何能帮助你表述复杂的SQL查询？虽然SQL支持“量化比较”，但是优选不要使用。为什么？怎样才能避免使用？

时至今日产生的数据量达到了一个惊人的地步，而且还在不断增长。Apache Sparki已经成为分析大数据的实际工具，并且也是数据科学工具箱的关键部分。本书针对Spark近期新版本进行了更新，将Spak、统计方法和真实数据集结合在一起，教你如何运用PySpark、Spark Python API和Spark编程中的其他很好实践来解决分析问题。 数据科学家Akash Tandon、Sandy Ryza、Uri Laserson、Sean Owen和Josh Wills介绍了Spark:生态系统，然后深入研究将常用技术（包括分类、聚类、协同过滤和异常检测）应用于以下领域：基因组学、安全工作和金融。此更新版本还涵盖图像处理和Spark NLP库。 如果你对机器学习和统计学有基本的了解，并且能够使用Python进行编程，那么本书将帮助你开始进行大规模的数据分析。

《云环境下数据存储安全技术研究》由姜堃著

全书共13章，可大致划分为3个部分。第1部分是第1~3章，主要讲解PowerBI的基础知识和基本操作，并介绍AI工具的基本使用方法及AI工具在数据处理和分析中的应用。第2部分是第4~12章，按照数据分析与可视化的工作流程搭建内容框架。第3部分是第13章，通过一个综合实例帮助读者回顾和巩固所学内容。